夏麗雯 李輝熠

摘要：大數據技術已經給當前社會各個領域都帶來了積極影響，大數據分析對于當代大學生創(chuàng)業(yè)具有積極作用，是大學生在創(chuàng)業(yè)過程中不可缺少的重要元素。借助大數據分析的幫助，能夠提升高職院校大學生創(chuàng)業(yè)路徑選擇的成功率，可以為大學生在創(chuàng)業(yè)道路上積累大量創(chuàng)新性實踐經驗，降低創(chuàng)業(yè)投資成本，提高大學生的創(chuàng)業(yè)自信心。本文在簡要分析了大數據分析技術對高職院校大學生創(chuàng)業(yè)路徑重要性的基礎上，分析了大數據分析技術下高職院校大學生創(chuàng)業(yè)路徑實踐中存在的問題，探究了幾種大學生創(chuàng)業(yè)路徑實踐創(chuàng)新性策略。

關鍵詞：大數據分析;高職院校;大學生;創(chuàng)業(yè)路徑;創(chuàng)新性

中圖分類號：G424? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2021）15-0043-02

大數據分析是大數據技術的重要表現特征之一，大數據分析已經對社會發(fā)展和市場經濟提升產生了積極作用。在大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中大數據分析也發(fā)揮出了明顯價值，給大學生的創(chuàng)業(yè)路徑選擇帶來了更準確的判斷，讓大學生在創(chuàng)業(yè)過程中學會了積極應用大數據，通過大數據挖掘潛在的創(chuàng)業(yè)信息資源，把握更佳的創(chuàng)業(yè)時機。由于大數據技術的自身諸多優(yōu)勢，再加上大學生創(chuàng)業(yè)實踐經驗和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力的欠缺，使大學生更加對大數據分析有了充分的認可，也在積極通過大數據分析找到最合適的創(chuàng)業(yè)路徑，從而實現既定的創(chuàng)業(yè)目標。

1 大數據分析技術對高職院校大學生創(chuàng)業(yè)路徑重要性分析

由于信息時代的不斷沖擊，新時期的大學生創(chuàng)業(yè)環(huán)境已經變得比較復雜，大學生創(chuàng)業(yè)路徑變得更加豐富多樣，這使得當代高職院校大學生的創(chuàng)業(yè)路徑選擇性更具多樣性，但隨之而來的是創(chuàng)業(yè)風險不斷提升。高職院校大學生創(chuàng)業(yè)能力的提升，會直接體現在創(chuàng)業(yè)成功率上，可以明顯緩解當前高職院校大學畢業(yè)生的就業(yè)難問題，也能給大學畢業(yè)生建立比較強的就業(yè)創(chuàng)業(yè)自信心，為其帶來更為廣闊的發(fā)展空間，因此對于大學生創(chuàng)業(yè)來說，選擇合適的創(chuàng)業(yè)路徑就顯得格外重要，這會讓創(chuàng)業(yè)活動變得事半功倍[1]。

在大數據技術不斷影響著社會各個領域的現實條件下，大數據分析技術給高職院校大學生的創(chuàng)業(yè)路徑帶來了諸多優(yōu)勢。大數據技術明顯提升了當代高職院校大學畢業(yè)生的創(chuàng)業(yè)思維豐富程度，讓學生的創(chuàng)業(yè)思維可以站在戰(zhàn)略發(fā)展角度，創(chuàng)業(yè)思維更具長遠發(fā)展眼光，而不是單純的眼前利益。簡單來說，大數據分析使大學生創(chuàng)業(yè)方向更加寬廣，創(chuàng)業(yè)路徑更具多元化特征，可以根據大數據的詳細分析與測算，找出某一行業(yè)在某一階段的具體創(chuàng)業(yè)思路，這對于大學生找準創(chuàng)業(yè)時機和創(chuàng)業(yè)途徑有著積極意義。而且大數據技術的不斷運用，也讓大學生的創(chuàng)業(yè)思維更加靠近“互聯網技術”和“數字技術”，大學生可以根據海量的數據資源，完成對創(chuàng)業(yè)路徑的全面分析，在確保創(chuàng)業(yè)路徑可行性及其發(fā)展?jié)摿Φ幕A上，幫助大學生完成就業(yè)目標和創(chuàng)業(yè)理想，進而帶動整個市場經濟的全面發(fā)展。

2 大數據分析技術下高職院校大學生創(chuàng)業(yè)路徑實踐中存在的問題

2.1 大學生的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新意識有待提升

從整個高職院校的大學生目前創(chuàng)業(yè)形勢來看，大學生的創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新意識存在比較多的問題，最為突出的就是創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新思維能力和創(chuàng)新意識欠缺。很多藝術專業(yè)的大學畢業(yè)生并沒有很強烈的創(chuàng)業(yè)意識，大多數都希望能夠找一份比較穩(wěn)定且體面的工作，而且在當前創(chuàng)業(yè)大環(huán)境相對較差的實際情況下，很多藝術專業(yè)的大學生比較害怕出現創(chuàng)業(yè)失敗的情況，這樣不僅浪費了大量經濟資源，也會打擊創(chuàng)業(yè)自信心。究其根本，大學生創(chuàng)業(yè)意識不強烈的主要原因在于學校并未做好創(chuàng)業(yè)引導教育，大學生的創(chuàng)業(yè)積極性也沒有被充分調動起來，再加上當代大學生缺乏創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新意識，無法真正利用好大數據分析技術，不能徹底擺脫舊的創(chuàng)業(yè)思想和創(chuàng)業(yè)路徑，最終給藝術專業(yè)大學生創(chuàng)業(yè)帶來較大阻礙[2]。

2.2 大學生的大數據分析運用能力有待提升

首先，大學生并未認識到大數據與創(chuàng)業(yè)之間存在的密切聯系。很多大學生雖然有創(chuàng)業(yè)意識，但是卻對大數據與創(chuàng)業(yè)之間的內在關系有比較全面的了解，甚至對大數據沒有一個系統(tǒng)的認識和理解，更不了解應該如何正確地應用大數據的分析技術。這樣就使大學生在創(chuàng)業(yè)過程中對市場環(huán)境變化無法有比較正確的認識和了解，對如何運用大數據分析來規(guī)避創(chuàng)業(yè)風險也不夠了解，從而在選擇創(chuàng)業(yè)途徑上出現偏差;

其次，大數據分析經驗相對欠缺，數據信息分析能力有待提升。很多高職院校大學生由于創(chuàng)業(yè)思維并未完全建立起來，即便有一定大數據收集和整合能力，卻存在數據信息分析能力不足的問題，雖然收集了龐大的數據資源，卻無法通過準確的分析來探知數據代表的意義，這樣就會喪失一些絕佳的創(chuàng)業(yè)時機，也容易導致無法合理選擇正確的創(chuàng)業(yè)路徑。再加上部分大學生的數據收集渠道較為單一，沒有從消費者的角度來獲取數據信息，這樣一方面會導致數據量偏少，另一方面也容易導致數據缺乏時效性、真實性。

3 大數據分析技術下高職院校大學生創(chuàng)業(yè)路徑實踐創(chuàng)新性策略分析

3.1 基于大數據分析的電子商務創(chuàng)業(yè)路徑

電子商務是目前最流行、最普及的大學生創(chuàng)業(yè)路徑，電子商務具有入門門檻低、前期投資相對較少等特征，非常符合大學生的創(chuàng)業(yè)需求。電子商務最為核心的就是大數據，這也是電子商務能否生存和發(fā)展的關鍵因素，因此高職院校大學生在選擇電子商務創(chuàng)業(yè)路徑時，需要做好大數據的分析與利用，同時實現對現有電商創(chuàng)業(yè)路徑的實踐創(chuàng)新。要通過完成海量數據信息的收集與分析，對創(chuàng)業(yè)領域的當前發(fā)展形勢進行全面剖析，找出當前最具可行性的創(chuàng)業(yè)方案[3]。

電子商務創(chuàng)業(yè)途徑可以從兩個方向進行延伸，一方面是入駐淘寶、京東、拼多多等現有電商平臺，以這些平臺為企業(yè)基本運營平臺從而展開產品市場營銷。比如一些美術藝術專業(yè)的大學生就可以自己創(chuàng)建服裝品牌，自主完成品牌服裝造型設計，然后交由服裝工廠進行代加工，之后再通過自己創(chuàng)辦的電商品牌進行營銷。在進行服裝設計時，就可以通過大數據收集當季最受歡迎的服裝款式或者服裝顏色，找準市場消費者的喜好，例如當季比較流行城市休閑風格的服裝，那么大學生在進行服裝設計時就可以向這個角度進行傾斜，這樣可以防止商品出現滯銷，從而避免大學生出現創(chuàng)業(yè)失敗;

另一方面則是自主研發(fā)電商商城，這也是高職院校大學生創(chuàng)業(yè)的重要途徑。自主研發(fā)電商商城可以在校園內就開展創(chuàng)新試驗，建立豐富的經驗和資源。通過大數據分析，找出當前市場中比較盛行的產業(yè)，然后為某幾個產業(yè)的經營者提供交易平臺。需要注意的是，在進行自主研發(fā)電商商城時，不僅需要面向比較流行的產品領域，更要通過大數據分析找出各個電商商城之間的相似性，從而創(chuàng)新出更具特色的電商商城，做到“有特色、有創(chuàng)新”，避免與其他電商商城模式相同，否則就會在客源競爭中處于劣勢。因此大學生需要利用大數據分析保持自己創(chuàng)建的電商商城有比較明顯的“特殊性、創(chuàng)新性”，給人們一種耳目一新的感覺，這樣才能吸引更多的關注者，最終通過電商商城的店鋪收租、平臺管理以及廣告運維等方式獲得盈利。

3.2 基于大數據分析的知識風險創(chuàng)業(yè)路徑

對于高職院校藝術專業(yè)的大學生來說，知識風險創(chuàng)業(yè)模式是比較可行的創(chuàng)業(yè)路徑，創(chuàng)業(yè)風險性比較小，而且還具有比較突出的創(chuàng)新性特征，不同于以往的單純的依附式創(chuàng)業(yè)模式和積累演進創(chuàng)業(yè)模式。首先，針對一些美術能力比較突出的大學生來說，可以在創(chuàng)業(yè)時采取合辦工作室的創(chuàng)業(yè)路徑。通過承接一些網站制作、企業(yè)logo制作、企業(yè)商品包裝制作、企業(yè)宣傳視頻或者宣傳片制作等內容，滿足客戶的一些針對性需求，從而通過這種路徑進行創(chuàng)業(yè);

其次，針對目前視頻教學行業(yè)盛行的實際情況，大學生可以對各大視頻平臺的相關視頻數據進行收集和分析，找出一些視頻教學內容的空白點，從而根據自身專業(yè)特點創(chuàng)新出一條比較新穎的創(chuàng)業(yè)路徑。比如一些擅長美術繪畫的大學生就可以通過制作教學視頻的方式，教授想學美術繪畫技巧人們一些美術繪畫技巧，而一些擅長舞蹈、演唱等藝術特長的大學生，就可以通過視頻教學進行舞蹈技巧和演唱技巧的教學，并通過點播量等方式進行盈利。在依托這些視頻平臺進行先期創(chuàng)業(yè)時，要充分利用好平臺的各類資源，以此建立自己創(chuàng)業(yè)的人脈資源等相關資源鋪墊。待時機成熟后再通過大數據分析來找準具體創(chuàng)業(yè)路徑，比如自主創(chuàng)建公司或者社團，將各個視頻博主招募到自己的公司，為其提供展示平臺和商業(yè)運營，然后通過對這些視頻博主的商業(yè)活動、視頻盈利抽取相應的分紅最終實現盈利[4]。

3.3 基于大數據分析的微創(chuàng)業(yè)路徑

受信息技術快速發(fā)展的積極影響，微創(chuàng)業(yè)已經成為目前比較盛行的創(chuàng)業(yè)途徑。微創(chuàng)業(yè)有著投資成本低、靈活性突出等優(yōu)勢特征，無須投入過多的精力和資源。在大學生選擇微創(chuàng)業(yè)途徑時，需要注意的是，要通過大數據分析做好市場調研，避免盲目選擇某一不適合當前市場需求的商品，否則很容易導致創(chuàng)業(yè)失敗。在進行微創(chuàng)業(yè)時，大學生一方面可以采取通過微信朋友圈進行商品營銷，選出一些大眾型的商品，這樣可以提高營銷成功率，從而實現快速回本和資本的快速積累;另一方面可以采取微店創(chuàng)業(yè)的創(chuàng)業(yè)路徑，通過在微店內上架相關商品，然后通過消費者的線上訂購完成商品營銷，這種模式與淘寶等方式比較相似，但無須繳納高昂的保證金，因此對于高職院校大學生來說能夠顯著降低創(chuàng)業(yè)成本，緩解創(chuàng)業(yè)壓力，從而實現創(chuàng)業(yè)實踐目標。

4 結語

大學生是當代經濟社會中創(chuàng)業(yè)主力軍，有很多大學生都有著比較好的創(chuàng)業(yè)思維，而且很多大學生都希望能夠在畢業(yè)后進行自主創(chuàng)業(yè)。為了避免高職院校大學生在創(chuàng)業(yè)過程中出現較多創(chuàng)業(yè)難題，防止由于創(chuàng)業(yè)路徑選擇失誤而誘發(fā)創(chuàng)業(yè)失敗，導致資金損失或者創(chuàng)業(yè)積極性受到打擊，高校應當注重對大學生的創(chuàng)業(yè)引導，做好創(chuàng)業(yè)指導工作，從創(chuàng)業(yè)技巧、創(chuàng)業(yè)思維等方面進行培訓，讓學生對各種創(chuàng)業(yè)模式有更為清楚的認識和了解，并給學生提供良好的創(chuàng)業(yè)路徑實踐機會，從而選擇最合適的創(chuàng)業(yè)路徑，這樣能夠提升大學生創(chuàng)業(yè)成功率，從而讓更多的高職院校大學生實現個人價值。

參考文獻：

[1] 楊麗軍.淺析大數據環(huán)境下大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)模式新途徑[J].河北農機，2020（5）：118.

[2] 郭瑩，陳峰震.大數據背景下高職院校學生思想政治教育創(chuàng)新發(fā)展研究[J].佳木斯職業(yè)學院學報，2020，36（9）：29-30，33.

[3] 懷鷺鷺.大數據背景下高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育的優(yōu)化策略探尋[J].科技資訊，2020，18（20）：36-38.

[4] 陳大橋.大數據背景下高職院校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育路徑研究[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊，2018，31（4）：71-72.

【通聯編輯：唐一東】